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龙图腾网获悉麒麟软件有限公司申请的专利一种面向操作系统的安全Agent系统的实现方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120180452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510654363.5，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种面向操作系统的安全Agent系统的实现方法是由迮恺;杨诏钧;李蕾;刘明;刘刚设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向操作系统的安全Agent系统的实现方法在说明书摘要公布了：本发明一种面向操作系统的安全Agent系统的实现方法，安全Agent系统包括本地Agent和安全知识库；本地Agent具有多任务学习帮助模型；实现方法包括以下步骤：步骤S1：初始化本地Agent，挂载安全知识库；步骤S2：本地Agent加载多任务学习帮助模型；步骤S3：本地Agent对操作系统的资源感知和监控，采集操作系统的资源数据；步骤S4：本地Agent基于资源数据对操作系统的安全状况进行初步分析，判断是否存在威胁事件；若存在威胁事件，则进一步分析得到威胁事件的分析结果；步骤S5：本地Agent基于根据威胁事件的分析结果和操作系统的负载情况通过多任务学习帮助模型生成和调整安全策略。

本发明授权一种面向操作系统的安全Agent系统的实现方法在权利要求书中公布了：1.一种面向操作系统的安全Agent系统的实现方法，其特征在于， 所述安全Agent系统包括本地Agent和安全知识库；所述本地Agent具有多任务学习帮助模型； 实现方法包括以下步骤： 步骤S1：初始化本地Agent，挂载安全知识库；所述安全知识库结合RAG大语言模型和知识图谱构建； 步骤S2：本地Agent加载多任务学习帮助模型，使得本地Agent具备生成和调整安全策略的能力； 步骤S3：本地Agent对操作系统的资源进行感知和监控，采集操作系统的资源数据； 步骤S4：本地Agent调用RAG大语言模型基于资源数据对操作系统的安全状况进行初步分析，判断是否存在威胁事件；若存在威胁事件，则进一步分析得到威胁事件的分析结果； 步骤S5：本地Agent根据威胁事件的分析结果和操作系统的负载情况通过多任务学习帮助模型生成和调整安全策略； 安全知识库结合知识图谱及RAG大语言模型的过程如下： 步骤S101，实体识别：从安全数据中提取安全领域的实体；所述实体包括攻击者、目标系统、攻击手法、漏洞类型、缓解措施；每一实体被赋予唯一标识符；所述安全数据包括安全相关的文本数据、威胁情报、事件日志以及入侵检测规则； 步骤S102，关系抽取：分析安全数据中实体与实体之间的关系，抽取实体与实体之间的相互联系，并以此构建知识图谱；所述实体与实体之间的关系在知识图谱中被抽象为实体节点与相邻实体节点之间的相互联系； 步骤S103：基于构建的知识图谱邻域扩展生成带有邻域信息的向量表示，将向量表示传入RAG大语言模型，使得RAG大语言模型在调用安全知识库进行检索和解析时，具备上下文匹配能力； 所述多任务学习帮助模型的构建过程如下： 步骤S201：确定多任务学习帮助模型解决的多个任务； 多任务学习帮助模型用于解决威胁事件相关的多个任务；多个任务为分类任务、回归任务和生成任务；所述分类任务对威胁事件进行分类，确定威胁类别和威胁等级；所述回归任务对威胁事件进行威胁风险评分；所述生成任务基于威胁风险评分确定并生成相应的安全策略； 步骤S202：基于解决的多个任务准备数据集；数据集包括分类数据集、回归数据集、生成数据集； 步骤S203：构建基础预训练模型的架构； 基础预训练模型包括共享层和任务专属层；所述任务专属层包括分类任务输出层、回归任务输出层和生成任务输出层；所述共享层具有多层，所述共享层用于提取威胁事件的通用特征；所述分类任务输出层采用softmax层对威胁事件进行分类，判断威胁类别与威胁等级；所述回归任务输出层采用线性层输出威胁风险评分；所述生成任务输出层使用解码器层生成安全策略； 步骤S204：将数据集输入至基础预训练模型进行训练，得到多任务学习帮助模型； 在步骤S5中，本地Agent根据威胁事件的分析结果及操作系统的负载情况通过多任务学习帮助模型计算威胁事件的威胁风险评分，根据威胁事件的威胁风险评分选择和调整安全策略； 威胁事件的威胁风险评分基于动态响应算法评定威胁事件的风险值；风险值对应高风险威胁或低风险威胁；若威胁事件的风险值对应为高风险威胁，则采取的安全策略为流量过滤或入侵检测；若威胁事件的风险值对应为低风险威胁，则采取的安全策略为警报通知或日志监控。

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